Zwei Brüder, zwei Forscher, zwei Meinungen

Wie stark verändert künstliche Intelligenz unsere Arbeitswelt wirklich? Entscheidet sie über Produktivität und neue Chancen – oder führt sie vor allem zu mehr Bürokratie, Unsicherheit und Jobverlusten? Diese Frage haben wir Johannes und Mathias Binswanger gestellt. Dabei sind spannende Argumente zutage getreten. Wir laden Sie ein, anhand beider Perspektiven Ihr eigenes Bild zu machen.

Dass der Einsatz von KI bei einzelnen Prozessen die Produktivität erheblich steigern kann, wird kaum jemand ernsthaft bestreiten. Betrachten wir aber nicht einzelne Prozesse, sondern die gesamte Wirtschaft, präsentiert sich ein anderes Bild. Auf makroökonomischer Ebene werden grossartige Produktivitätssteigerungen ein Wunschtraum bleiben. Denn gleichzeitig haben wir immer mehr Menschen, die mit Tätigkeiten wie Administration, Analyse, Organisation, Überwachung, Dokumentation, Kontrolle, Steuerung, Regulierung, Registrierung, Optimierung, Evaluation, Zertifizierung oder Compliance beschäftigt sind.

Seit Jahrzehnten beobachten wir eine Zunahme von Tätigkeiten, die zum Aufstieg einer neuen Controlling-Bürokratie geführt haben. Dies hängt damit zusammen, dass die Wirtschaft immer komplexer wird, was zu neuen Herausforderungen führt. Auf diese Herausforderungen wird mit einem weiteren Ausbau der Bürokratie reagiert, welche die Wirtschaft gleichzeitig auch immer sicherer, gesünder, nachhaltiger, sozialer oder gerechter machen soll. Unternehmen sehen sich mit einer wachsenden Zahl von äusseren Anforderungen, Regulierungen oder Bestimmungen konfrontiert und reagieren mit einer Zunahme von verwaltungsintern definierten Anforderungen, Regulierungen und Bestimmungen.

Betrachten wir zum Beispiel Compliance-Abteilungen, die in den letzten Jahrzehnten bei vielen Unternehmen und insbesondere bei Banken wie Pilze aus dem Boden geschossen sind. Immer umfangreichere Gesetze und Regulierungen zwangen Unternehmen, dafür zu sorgen, dass diese Gesetze und Regulierungen auch eingehalten werden. Aus diesem Grund finden sich heute in allen grösseren Unternehmen zunehmend weniger Menschen, die in der Produktion arbeiten, aber dafür umso mehr Compliance Officers, Compliance-Beauftragte oder Compliance Managers, die den übrigen Mitarbeitern auf die Finger schauen, damit alles korrekt und gesetzeskonform abläuft.

Insgesamt wird der Einsatz von KI auf makroökonomischer Ebene kaum zu grossen Arbeitsplatzverlusten, aber auch kaum zu Produktivitätsfortschritten führen. Deshalb werden wir trotz KI weiterhin Vollbeschäftigung haben und die durch KI eingesparten Arbeitsplätze werden durch neue Arbeitsplätze in der Bürokratie ersetzt.

In der nahen Zukunft sehe ich die grössten Chancen durch den Einsatz von KI überall dort, wo Wissen in Text, Bild oder Zahlen steckt. Besonders sichtbar ist das in der Softwareentwicklung: Large Language Models (LLMs) beschleunigen Standardaufgaben wie Debugging, Dokumentation oder das Schreiben von Standardcodes erheblich. Die Produktivität steigt, während sich der Schwerpunkt verschiebt – weg von reiner Codeproduktion, hin zu Architektur, Integration und kritischer Beurteilung. Ein weiteres Feld sind Such- und Rechercheprozesse. Ob in Rechtskanzleien, in der Compliance oder bei Marktanalysen: KI kann grosse Informationsmengen durchsieben und strukturieren, bleibt aber auf menschliche Prüfung angewiesen, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Allerdings ist die Praxis weniger dynamisch, als die Technologie vermuten lässt. Viele Unternehmen agieren zurückhaltend, etwa bei Retrieval-Augmented Generation (LLMs, die mit internen Daten angereichert werden). Datenqualität, rechtliche Unsicherheit und ungeeignete Strukturen bremsen den Einsatz, messbare Produktivitätsgewinne bleiben bislang meist auf IT-nahe Bereiche beschränkt.

Kritikerinnen und Kritiker warnen vor Jobverlusten. Kurz- bis mittelfristig wird KI tatsächlich Arbeitsplätze kosten, vor allem dort, wo Aufgaben standardisierbar sind. Doch die Entwicklung verläuft langsamer, da echte Effizienzgewinne erst mit reifen Prozessen entstehen. Wahrscheinlicher ist eine schrittweise Verschiebung von Aufgaben als das plötzliche Verschwinden ganzer Berufe. Langfristig zeigt die Geschichte, dass frei werdende Arbeitskräfte neue Tätigkeiten finden – welche das sein werden, ist offen. Die entscheidende Frage ist daher, wie lange die Übergangsphase dauert und wie schmerzhaft sie wird. Hier sind Offenheit und Anpassungsfähigkeit auf individueller wie auf gesellschaftlicher Ebene zentral.

Aus- und Weiterbildung spielen dabei eine Schlüsselrolle. Im Moment geht es vor allem darum, den produktiven und verantwortungsvollen Umgang mit KI zu erlernen. Das ist anspruchsvoller, als es scheint: Oft fehlt schon die Fähigkeit, präzise Anfragen an LLMs zu formulieren, Ergebnisse kritisch zu prüfen und schrittweise zu verfeinern. Mehrwert entsteht erst durch diese iterative Nutzung. Wichtig ist weniger der Besuch bestimmter Kurse, sondern die Haltung, regelmässig zu lernen und flexibel zu bleiben. Das Mindset ist zentral. Besonders wichtig ist auch die Förderung kritischen Denkens – die Fähigkeit, Antworten im jeweiligen Kontext einzuordnen und Konsequenzen abzuschätzen. Hier stehen Bildungsanbieter wie auch Schulen in der Pflicht, neue Konzepte zu entwickeln, um kommende Generationen frühzeitig auf eine Welt mit KI vorzubereiten.